电力负荷预测第九章 人工神经网络的负荷预测PPT课件
基于BP人工神经网络电力负荷预测
第２３卷第１期 ２０１３年３月 洛阳理工学院学报（自然科学版） Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｌｕｏｙａｎｇ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ（Ｎａｔｕｒａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｅｄｉｔｉｏｎ） Ｖ０Ｉ．２３ ＮＯ．１ Ｍａｒ。２０１３
基于ＢＰ人工神经网络电力负荷预测
郭 龙 钢
（洛阳理工学院电气工程与自动化系，河南洛阳４７１０２３）
摘要：由于影响电力负荷的因素之间存在着非线性，所以采用神经网络方案来进行短期电力负荷预测 对应用
于实际的神经网络算法进行了具体处理，如数据的归一化，输入向量和输出向量的选择。仿真结果表明其有较好 的预测精度。该模型具有网络结构较小、训练时间短、易于实现的优点
关键词：神经网络；负荷预报；训练样本
ＤｏＩ：１０．３９６９／ｉ．ｉｓｓｎ．１６７４－５０４３．２０１３．Ｏ１．０１５ 中图分类号：ＴＭ７１５ 文献标志码：Ａ 文章编号：１６７４．５０４３（２０１３ １ ００６２．０３
随着我国电力事业的发展，电网管理目趋现代化，由于电力的生产和使用具有特殊性，即电能难以．
大量的储存，而且各类用户对电力的需求是时刻变化的，这就要求电力系统稳定且高效的运行，以满足
用户的需求。因此，电力负荷预测问题的研究越来越引起人们的注意并成为现代电力系统科学的一个重
要领域。
负荷预测的核心问题是预测的技术问题。传统的数学模型在电力负荷预测中精度较低。人工神经网
络法是一种不依赖于模型的方法，它比较适合那些具有不确定性或高度非线性的对象，具有较强的适应
和学习功能。用于负荷预测时，人工神经网络利用神经网络可以任意逼进非线性系统的特性，在训练过
程中通过学习来抽取和逼近隐含的输入、输出非线性关系。
１ ＢＰ神经网络
１．１ ＢＰ神经网络结构
ＢＰ（Ｂａｃｋ Ｐｒｏｏａｌｚａｔｉｏｎ）网络是１９８６年由Ｒｕｍｅｌｈａｒｔ￣ＨＭｃＣｅｌｌａｎｄ为首的科学家小组提出，是一种按误
基于人工神经网络的电力负荷预测算法研究
２００８年１２月 基于人工冲经网络的电力负荷预测算法研究 ２１９
基于人工神经网络的电力负荷预测算法研究
罗 静 ２
（１．上海电力学院电力与自动化Ｔ程学院上海 孙慰迟２
２∞（）９【）；２．复旦大学计算机学院上海２００４３８）
摘要：电力负荷数据管理系统是电力营销技术支持系统的组成部分，对电力系统运
行有着重要的辅助作用。采用神经网络预测模型．设计输入变量和确定神经网络结构的
方法和算法．可以使得从历史样本知识数据到最终预钡６模型的建模过程变得简单明了，便
于实际应用。预测方法是使用ＭＡＴＬＡＢ建立模型，对２４个负荷点预测，采用多输入单输出
的神经网络预测每天的整点负荷值。因为电力负荷与环境因素有关，在输入、输出向量设
计中输入变量加入天气特征值。根据输入、输出向量对ＢＰ网络设计。该算法结构简单，
最后进行短期负荷预测仿真，仿真结果表明其有较好的预测精度。该模型具有网络结构
较小，训练时间短的优点，并考虑不同小时负荷差异，易于实现，具有较高的预测精度．预
测误差在ｌ５％以下，一定程度上克服传统算法收敛速度慢，容易陷人局部积小的缺点。
关键词：电力负荷负荷预测神经网络ＭＡＴＬＡＢ．ＢＰ
０ 引言
当前全国供电紧张，部分地区严重缺电，使得许多
发电设备长期处于超负荷运行状态，发电能源亦日趋
紧缺。而电能的特点之一是不能大量储存，即电能的
生产、输送、分配、消费是同时进行的，所以系统内的可
用发电容量，在正常运行条件下，应当在任何时候都能
满足系统内负荷的要求。若发电容量不够，则应当采
取必要的措施．来增加发电机组或从邻网输人必要的
功率；反之，若发电量过剩，则也应当采取必要的措施，
如有选择地停机（如计划检修）或向邻网输出多余的功
率。因此，对未来本电网内负荷变化的趋势与特点的
预测，是一个电网调度部门和规划设计部门所必须具
有的基本信息之一…。 电力系统负荷数据预测的研究在近些年来有了很
大的发展，预测的方法由过去的人工方式逐步转换成
基于人工免疫算法的神经网络电力系统短期负荷预测
第３２ 第 成都大学学报（自然科学版） ２０ １ ３年６月 Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｃｈｅｎｇｄｕ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ。（Ｎａｔｕｒａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｅｄｉｔｉｏｎ） Ｖ＿ｏ１．３２ Ｎｏ．２ Ｊｕｎ．２Ｏ１３
文章编号：１００４—５４２２（２０１３）０２—０１５９—０３
基于人工免疫算法的神经网络电力系统
短期负荷预测
金光大
（西南交通大学电气工程学院，９）１１成都６１００３１）
摘要：在ＢＰ神经网（Ｂａｃｋ－ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ ｎｇｔｌｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ，ＢＰＮＮ）模型中引入人工免疫算法（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｉｌｌｍｔｌｎｅ Ａｌｇｏ— ｒｉｔｈｍ，Ａｎ），给出了ＡＩＡ－ＢＰＮＮ模型，基本思想是结合ＡｌＡ算法的搜索特性和ＢＰＮＮ模型的优良性能，可以进一 步提高学习能力．与实际电力系统结合构造了ＭＡ－ＢＰＮＮ电力系统短期负荷预测模型，通过使用ＡＩＡ算法，优化 ＢＰＮＮ的权值和阈值。使ＢＰＮＮ权值和阈值选择的盲目性得以克服． 关键词：人工免疫算法；神经网络；电力系统；预测 中图分类号：ＴＭ７４４；ＴＰ１８３ 文献标志码：Ａ
０引 言
随着电力工业的快速发展，对电力负荷预测技术 的研究越来越重要．电力负荷预测精度的提高，对于
制订经济优化的发电计划、制订经济合理的电力调配
计划、制订上网竞价计划、控制电网经济运营、降低储
备容量及进行电力市场需求分析等方面具有重要现 实意义…．短期电力负荷预测的准确与否将直接关系
到电力系统的安全运行和经济调度，便于更合理地安
排电网设备调度及检修计划，还能提高电力系统运行 的稳定性，减少电网的发电成本【２】．本研究构造了基
于人工免疫算法的神经网络电力系统短期负荷预测 方法，并通过仿真实验对方法进行了验证．
１ ＢＰ神经网络结构的确定
１．１输出层和输入层的选择 人工神经网络可以以任意精度逼近任意非线性 函数，并且通过学习历史数据来构建模型，运用神经 网络对电力系统进行预测正是基于这一特性口】．首
电力负荷预测方法
电力负荷预测方法
电力负荷预测方法包括以下几种：
1、统计模型法。这种方法主要是采用统计学方法，利用历史数据进行分析，建立预测模型，然后预测未来的电力负荷。常用的统计模型有回归分析、时间序列分析等。
2、神经网络模型法。神经网络模型是一种基于人脑运算方式的模型，能够处理大量的异质性数据，并具有较强的非线性建模能力。神经网络模型的预测能力很强，但需要大量的数据作为训练样本。
3、机器学习模型法。机器学习模型是一种基于数据驱动的方法，通过学习历史数据中的模式，建立预测模型，进行未来的负荷预测。常用的机器学习模型有支持向量机、决策树、随机森林等。
4、混合模型法。混合模型是将多个预测模型结合起来，形成一个综合模型，进行负荷预测。混合模型可以降低单一模型带来的误差，提高预测精度。
5、物理模型法。物理模型是根据电力系统的物理性质、电力负荷的特征、能源供应等因素，通过建立数学模型，进行预测分析。物理模型的预测能力较强，但模型建立需要考虑许多复杂的因素。
基于联想神经网络算法的电力系统负荷预测
３叶弑２０１０年第２３卷第１２期
Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｓｃｉ．＆Ｔｅｃｈ．／Ｄｅｃ．１５．２０１０
基于联想神经网络算法的电力系统负荷预测
时广献，李春辉，李宏博
（河南镇平县电业局，河南南阳４７４２５０） 摘要基于神经网络可以模仿人脑进行智能化信息处理，对大量非结构性、非确定性规律具有自适应功能，将 人工神经网络的预测原理应用于电力系统负荷预测中。分析了负荷预测的基本概念，以及基于神经网络的预测原理中 正向和逆向建模的基本结构，研究了联想神经网络优化算法。设计了电力系统负荷预测模型，并对系统进行仿真测 试，试验结果表明，基于联想神经网络优化算法的电力系统负荷预测具有提高预测精度的效果。 关键词人工神经网络；负荷预测；电力系统；联想；优化算法
中图分类号ＴＮ９１９．３ １ 文献标识码Ａ 文章编号１００７—７８２０（２０１０）１２—０６２—０５
Ｓｔｕｄｙ ｏｆ Ｅｌｅｃｔｒｉｃ Ｌｏａｄ Ｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇ Ｂａｓｅｄ ｏｎ Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ
Ｓｈｉ Ｇｕａｎｇｘｉａｎ，Ｌｉ Ｃｈｕｎｈｕｉ，Ｌｉ Ｈｏｎｇｂｏ （Ｂｕｒｅａｕ ｏｆ Ｐｏｗｅｒ Ｉｎｄｕｓｔｒｙ ｏｆ Ｚｈｅｎｐｉｎｇ Ｃｏｕｎｔｙ，Ｎａｎｙａｎｇ ４７４２５０，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ Ｔｈｅ ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ ｈａｓ ｂｅｅｎ ａｐｐｌｉｅｄ ｉｎ ｅｌｅｃｔｒｉｃ ｌｏａｄ ｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ｆａｃｔ ｔｈａｔ ｉｔ ｃａｎ ｐｒｏｃｅｓｓ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｌｙ ｂｙ ｓｉｍｕｌａｔｉｎｇ ｔｈｅ ｈｕｍａｎ ｂｒａｉｎ ａｎｄ ａｄａｐｔ ｔｏ ｎｏｎｓｔｒｕｃｔｕｒａｌ ａｎｄ ｕｎｃｅｒｔａｉｎ ｌａｗｓ．Ｔｈｉｓ ｔｈｅｓｉｓ ａｎａｌｙｚｅｓ ｔｈｅ ｂａｓｉｃ ｃｏｎｃｅｐｔｉｏｎ ｏｆ ｌｏａｄ ｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇ ａｎｄ ｔｈｅ ｂａｓｉｃ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ｏｆ ｆｏｒｗａｒｄ ｍｏｄｅｌｉｎｇ ａｎｄ ｂａｃｋｗａｒｄ ｍｏｄ—
电力负荷预测方法与应用
电力负荷预测方法与应用
电力负荷预测是指利用数学模型和算法，通过对历史数据、天气等因素进行分析和处理，预测未来一段时间内电力负荷的变化趋势。准确的负荷预测对于电力行业的运营和管理至关重要。
一、电力负荷预测方法
1、时间序列分析法
时间序列分析法是通过对历史数据进行分析，预测未来一段时间内电力负荷的变化趋势。该方法主要分为四步：建立模型、拟合模型、检验模型和预测模型。其中，模型的选择和参数的设置直接影响到预测结果的准确性。
2、回归分析法
回归分析法是根据历史数据以及外部因素（如天气、经济等）预测未来电力负荷的变化。该方法主要通过建立回归模型，将电力负荷与各种影响因素进行关联，从而得到准确的负荷预测结果。
3、人工神经网络法
人工神经网络法通过对历史数据进行学习和训练，建立神经网络模型，从而预测未来电力负荷的变化。该方法具有非线性、自适应、泛化能力强等特点，可以模拟人类神经网络的思维过程，对于预测复杂的电力负荷具有优势。 二、电力负荷预测应用
1、电力系统调度
准确的电力负荷预测可以为电力系统调度提供重要参考依据，对于确保电力系统安全运行、平衡供需有着非常重要的作用。
2、电力市场运营
电力市场运营需要对未来一段时间的电力负荷进行预测，以便进行合理的能源采购和合理的市场定价，提高电力市场的效率。
3、能源规划与储备
电力负荷预测对于能源规划和储备也具有重要作用。根据未来电力负荷的预测，合理规划储备能源，确保能源的充足供应，避免电力短缺和能源浪费的现象发生。
三、电力负荷预测的优化和改进
1、数据采集和处理
电力负荷预测的准确性与数据的质量、数量密切相关。因此，需优化数据采集和处理系统，将电力负荷数据集中、统一、规范，尽量减少数据噪声和缺失，提高数据质量和精度。
2、模型选择和参数优化
电力负荷预测的准确性和可靠性取决于模型的选择和参数的优化。需逐步通过实验和验证，选取最优的模型和参数组合，提高预测质量和精度。 3、实时预测和预警
负荷预测
电力负荷预测与分析系统
（单机版）解决方案
陕西众源森宝信息科技有限公司
电力负荷预测与分析系统（单机版）解决方案
第 2 页 共 15 页 目 录
一、 概述 ................................................. 4
二、 预测原理 ............................................. 4
三、 研究内容 ............................................. 5
四、 预测内容 ............................................. 6
1、 年度预测 ............................................ 6
2、 月度预测 ............................................ 6
五、 系统框架 ............................................. 6
六、 算法模型库介绍 ....................................... 6
1、 灰色系统模型 ........................................ 6
2、 神经网络模型 ........................................ 7
3、 多元回归模型 ........................................ 7
4、 指数平滑模型等 ...................................... 7
七、 预测方法 ............................................. 7
1、 综合预测模型技术 .................................... 9
基于神经网络的电力负荷预测方法研究
应 用 技 术
詈
基于神经网络的电力负荷预测方－去研究
ｌ 它 李素康刘佳月 魏绍清 力负荷预测根据的是电力系统四个方面
： 规划、调度、计划与用电。负荷预测技术水
平的提高．既对制定合理的电源建设规划
有利．又能够合理组织电网运行的方式和有效安排机组检修
计划。此外，不仅可以节油、节煤，还能降低发电成本．易于管
理计划用电，并且能提高电力系统的社会效益与经济效益。
因此．电力负荷预测是电力系统管理实现现代化的重要内
容。电力系统负荷预测可分成四种情况：分别是长期负荷预
测、中期负荷预测、短期负荷预测和超短期负荷预测。涉及到
提供电源和电网规划的基础数据．以及年度的检修计划确定
和运行方式的选择等主要采用长期预测．同时．长期预测会
由于国民经济的发展程度、人口调整和产业结构的优化程
度、电价和产值单耗的情况等受到一定程度的影响 中期预
测主要在检修计划年度、运行方式、计划电煤和调度水库时
应用．是预测未来一年之内的用电负荷：短期预测是预测较
短时间。如一日或一周的负荷．主要用于日开停机计划与发
电计划的安排，同时气象因素（温度、湿度、降雨量）、星期种
类以及电价会影响到短期预测：超短期预测的预测时间更
短，通常是未来的１小时内，在调度实时经济、ＡＧＣ、分析实
时安全和安全监视等方面用超短期预测。电力负荷预测受电
力系统商品化、市场化的影响。在电力系统的安全经济运行
和国民经济的发展中其准确性的意义举足轻重 电力企业管
理能否迈向现代化的一个明显特征是电力负荷预测的工作
水平 我们在用电管理走向市场空前发展的电力事业形势
下．所面临的重要而又严峻的挑战是电力负荷预测问题 在
最近几年中．软件预测方式作为日负荷预测的方法逐步代替
了人工预测方式。能量管理系统（ＥＭＳ）一个重要的组成部分
是负荷预测软件 大量的日负荷预测方法和采用预测模型因
计算机的普及变成了可能，也创造了提高预测精度的条件。
选取现有历史数据（历史日负荷数据、气象数据）中适当的数
负荷预测在电力系统中的应用
负荷预测在电力系统中的应用
电力系统是现代化社会运转的重要基础设施，它为我们提供了各种各样的用电服务。然而，随着人口的增长和经济的发展，负荷的增加给电力系统带来了巨大的挑战。电力系统需要越来越复杂的管理和运营方式来确保供电的可靠性和稳定性。在这样的背景下，负荷预测成为电力系统管理必不可少的一环。
一、 负荷预测的重要性
负荷预测是指对未来一定时间内电力系统负荷量进行预测的过程。这个过程包括对现有的和将要发生的用电负荷的各种趋势、周期、周期时序和气象等因素的分析。根据预测结果，电力系统管理者可以制定合理的供电计划，提前做好调配电力资源的准备，以确保供电的安全性和有效性。
负荷预测在电力系统中具有重要的应用价值。首先，负荷预测可以帮助电力系统管理者更好地规划电力资源。通过对用电负荷的预测，系统管理者可以预知未来负荷的变化，安排合理的供电计划，避免因过度或不足的供电而导致电网发生故障或异常。
其次，负荷预测可以提高电力系统的效率。通过对用电负荷的预测和管理，电力系统可以更好地分配电力资源，避免电力浪费，提高供电效率，节省能源资源，降低成本，开展环保型运营。
最后，负荷预测可以使电力系统更具有可控性。通过负荷预测，电力系统管理者可以提前预知负荷的变化，为其应对未来的负荷波动做好准备，确保供电的稳定性和可靠性。这也是电力系统管理者制定长期电力资源规划的重要依据。
二、 负荷预测的技术手段
负荷预测是一个复杂的过程，需要对各种因素进行全面的分析和处理。为了更好地进行负荷预测，需借助先进的技术手段。以下是负荷预测的主要技术手段：
1. 统计分析：这种方法通过对历史数据的分析和归纳，基于概率模型，对今后的负荷进行预测。
2. 时间序列分析：这种方法将负荷的变化视为一种时间序列，通过对时间序列的分析和预测，来预测未来的负荷情况。
3. 分类学习：这种方法将历史负荷数据分为一些类别，通过分析每个类别的特征，来进行负荷预测。
人工神经网络应用于电力系统短期负荷预测的研究
人工神经网络应用于电力系统短期负荷预测的研究周 林,吕厚军(德阳电业局,四川德阳 618000)摘 要:预测电力系统未来几分钟到一个星期的负荷对电力系统的经济和安全运行起着重要作用。人工神经网络(ANN)技术的发展提供了一种新的电力系统负荷预测手段。人工神经网络预测模型成功地用于预测电力系统短期负荷,与传统方式不同,ANN不依靠人的经验而是通过训练,自主地学习系统输入和输出之间的函数关系。最初,ANN通过已知结果的历史数据进行学习;完成后,只给ANN输入预测条科即可进行负荷预测。关键词:短期负荷预测;模式识别;神经网络Abstract:Shorttermloadforecasting(STLF)withleadtimefromafewminutestoseverdays,PlayakeyrolefortheeconomicandsecureoperationofPowersystems.VariousmodelsforSTLFhavebeenProposedinthelastfewdecades.Withthedevel2opmentofANN,anewmethodoftheSTLFhasbeenproposed.TheforecastmodelofANNhasbeensuccessfullyappliedtoSTLFANNdoesnotrelyonhumanexperiencebutattempttolearnbyitselfthefunctionalrelationshipbetweensysteminputsandoutputsthroughatrainingProcess.InitiallytheANNistrainedbyhistorydata.Aftertraining,theANNcanbeusedtoforecasttheloadofPowersystemonlyWithinputs.Keyword:ANN;ShortTermLoadForecasting(STLF);PatternRecognization中图分类号:TM714 文献标识码:A 文章编号:1003-6954(2008)06-0068-051 负荷预测综述1.1 负 荷负荷可指电力需求量或者用电量,而需求量是指能量的时间变化率,即功率。亦可以说,负荷是指发电厂、供电地区或电网在某一瞬间所承担的工作负荷。对用户来说,用电负荷是指连接在电网的用户所有用电设备在某一瞬间所消耗功率之和。1.2 负荷预测在充分考虑一些重要的系统运行特性、增容决策、自然条件与社会影响的条件下研究或利用一套系统地处理过去与未来负荷的数学方法,在满足一定精度要求的前提下确定未来某特定时刻的负荷数值,称为负荷预测。1.3 电力负荷预测的基本模型电力系统负荷一般可以描述为:L(t)=B(t)+W(t)+S(t)+V(t)(1)式中,L(t)为t时刻系统总负荷;B(t)为t时刻的基本正常负荷分量;W(t)为t时刻的天气敏感负荷分量;S()为时刻的特别事件负荷分量;V()为时刻的随机负荷分量。1.3.1 基本正常负荷分量不同的负荷预测周期,B(t)分量具有不同的内涵,对超短期负荷预测B(t)近化线性变化,甚至是常数。对短期负荷预测B(t)一般呈周期性变化,而中长期负荷预测B(t)一般呈明显增长趋势的周期性变化。对基本正常负荷分量可用线性变化模型和周期变化模型来描述或两者的合成来表示。1.3.2 天气敏感负荷分量影响负荷的天气因素有温度、湿度、风力、晴、雨等,根据大量给定的过去若干天负荷和天气数据记录,进行数据处理和相关性分析,以决定天气敏感负荷模型。1.3.3 特别事件负荷分量它指的是特别电视节目,重大政治活动等对负荷造成的影响,可用专家系统建模方法来实现,也可以用人工神经网络或简单地用人工修正来实现,通常用因子模型描述。1.3.4 随机负荷分量对于给定的过去一段时间的负荷记录提取基本负荷分量,天气敏感负荷分量和特别事件负荷分量后,剩余的残差即为各时刻的随机负荷分量,目前处理这样问题最有效的办法是Bx的时间序列法。6第31卷第6期2008年12月四川电力技术SichuanElectricPowerTechnologyVol.31,No.6Dec.,2008